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公开(公告)号：CN114782983A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210295880.4
申请日：2022-03-24
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于改进特征金字塔和边界损失的道路场景行人检测方法，可用于对包含行人的视频或者图像进行检测，主要解决现有检测技术中聚类结果差异性较大和无法训练优化的问题，实现步骤为：创建训练集和测试集；采用k‑means++算法对数据集进行聚类分析，筛选出标注数据中的无效信息，对有效信息进行聚类操作，得到精度更高的锚框尺寸；在原YOLOv3算法中特征金字塔结构的基础上引入PANet结构，并提出一种ResBlock结构代替原有的残差结构，提高模型对小目标物体的检测精度；采用GIoU作为边界框损失函数，解决IoU相等时产生的差异性问题，从而得到准确率更高的行人检测模型。
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